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基于随机森林回归模型的小麦粉灰分含量快速测定
1
作者
刘艳群
肖付刚
陈彩虹
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2024年第9期79-83,共5页
[目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现...
[目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现小麦粉灰分含量的快速测定。[结果]该方法与实际结果基本一致,测定误差低于0.01 g/100 g,且重复性波动差距低于0.01 g/100 g,平均测定时间为24 min。[结论]试验方法具有较高的测量精度和重复性,显著提升了测定效率。
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关键词
快速测定
小麦粉
随机森林回归模型
灰分含量
影响因素
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职称材料
题名
基于随机森林回归模型的小麦粉灰分含量快速测定
1
作者
刘艳群
肖付刚
陈彩虹
机构
河南
工业贸易职业学院
许昌学院
漯河市
产品质量
检验
检测
中心
(
国家
肉制品
监督
检验中心
(
河南
))
出处
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2024年第9期79-83,共5页
基金
河南省科技攻关项目(编号:242102321134)。
文摘
[目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现小麦粉灰分含量的快速测定。[结果]该方法与实际结果基本一致,测定误差低于0.01 g/100 g,且重复性波动差距低于0.01 g/100 g,平均测定时间为24 min。[结论]试验方法具有较高的测量精度和重复性,显著提升了测定效率。
关键词
快速测定
小麦粉
随机森林回归模型
灰分含量
影响因素
Keywords
rapid determination
wheat flour
stochastic forest regression model
ash content
influencing factors
分类号
TS2 [轻工技术与工程—食品科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林回归模型的小麦粉灰分含量快速测定
刘艳群
肖付刚
陈彩虹
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2024
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